In general, there is summability among the mathematical tools that are the criterion for the convergence of infinite series. Many authors have studied on the summability of infinite series, the summability of Fourier series and the summability factors. Especially, $H{\ddot{u}}seyin$ Bor had published his important results on these topics from the beginning of 1980 to the end of 1990. In this paper, we investigate the minor academic genealogy of teachers and pupils from Fourier to $H{\ddot{u}}seyin$ Bor in section 2. We introduce the $H{\ddot{u}}seyin$ Bor's major results of the summability for infinite series from 1983 to 1997 in section 3. In conclusion, we summarize his research characteristics and significance on the summability of infinite series. Also, we present the diagrams of $H{\ddot{u}}seyin$ Bor's minor academic genealogy from Fourier to $H{\ddot{u}}seyin$ Bor and minor research lineage on the summability of infinite series.
This paper dealt with the detection algorithm of series arcing, which is a cause of electric fires in low-voltage wiring systems. To find the distinguished electrical features of series arc, we simulated series arcing by the arc generator specified in UL1699. An electric heater, an inverter-controlled vacuum cleaner, and a phase-controlled incandescent lamp were used as loads to generate series arcing. A high-pass filter (HPF) with the low cut-off frequency of 3 kHz at -3 dB was fabricated and applied to separate the series arc signal from the AC voltage source. The experiment showed that the high frequency signal generates randomly during series arcing, and the phase-controlled incandescent lamp produces high frequency pulses even in normal state. In this case, the magnitude, the width, and the randomness of high frequency signal should be analyzed to estimate series arcing precisely.
This paper is concerned with the $Ces{\grave{a}}ro$ summability of Fourier series. Many authors have studied on the summability of Fourier series up to now. Also, G. H. Hardy and J. E. Littlewood [5], Gaylord M. Merriman [18], L. S. Bosanquet [1], Fu Traing Wang [24] and others had studied the $Ces{\grave{a}}ro$ summability of Fourier series until the first half of the 20th century. In the section 2, we reintroduce Ernesto $Ces{\grave{a}}ro^{\prime}s$ life and the meaning of mathematical history for $Ces{\grave{a}}ro^{\prime}s$ work. In the section 3, we investigate the classical results of summability for Fourier series from 1897 to the mid-twentieth century. In conclusion, we restate the important classical results of several theorems of $Ces{\grave{a}}ro$ summability for Fourier series. Also, we present the research minor lineage of $Ces{\grave{a}}ro$ summability for Fourier series.
Deformation measurement of large scale structures, such as the ground beds of high-rise buildings, tunnels, bridge, and railways, are important for insuring service quality and safety. The pose-relay videometrics method and displacement-relay videometrics method have already presented to measure the pose of non-intervisible objects and vertical subsidence of unstable areas, respectively. Both methods combine the cameras and cooperative markers to form the camera series networks. Based on these two networks, we propose two novel videometrics methods with closed-loop camera series network for deformation measurement of large scale structures. The closed-loop camera series network offers "closed-loop constraints" for the camera series network: the deformation of the reference points observed by different measurement stations is identical. The closed-loop constraints improve the measurement accuracy using camera series network. Furthermore, multiple closed-loops and the flexible combination of camera series network are introduced to facilitate more complex deformation measurement tasks. Simulated results show that the closed-loop constraints can enhance the measurement accuracy of camera series network effectively.
시계열 데이터의 분류와 군집화를 효율적으로 수행하기 위해 다양한 시계열 표현 방법들이 제안되었다. 본 연구는 Lin 등 (2007)이 제안한 국소 평균 근사를 이용하여 시계열의 차원을 축소한 후 심볼릭 자료로 이산화하는 symbolic aggregate approximation (SAX) 방법의 개선에 대해서 연구하였다. SAX는 국소 평균 근사를 할 때 등간격으로 임의의 개수의 세그먼트로 나누어 평균을 계산하여 세그먼트의 개수에 그 성능이 크게 좌우된다. 따라서 본 논문은 불균형 Haar 웨이블릿 변환을 통해 국소 평균 수준을 등간격이 아니라 자료의 특성을 반영하여 자료 의존적으로 선택하게 함으로써 시계열의 차원을 효과적으로 축소함과 동시에 정보의 손실을 줄이는 방법에 대해서 제안한다. 제안한 방법은 실증 자료 분석을 통해 SAX 방법을 개선시킴을 확인하였다.
우리나라 국민소득 통계는 한국은행에 의해 1953년부터 공식적으로 발표되고 있지만 UN이 제시한 매뉴얼인 "1993 SNA"에 의해 작성된 1970년 이후의 현행 계열과 "1953 SNA"에 의해 작성된 1953~70년의 구계열로 시계열이 단절되어 있다. 더구나 2009년에 한국은행이 1970년 이후 현행 계열에 연쇄가중법을 도입하면서 고정가중법에 의한 기존의 시계열과 더 큰 차이를 보이게 되었다. 본고에서는 UN이 발표한 각종 국민계정 매뉴얼, 우리나라의 과거 산업연관표 등을 활용하여 1953년부터 1970년까지의 구계열에도 포괄범위를 일치시키고 연쇄가중치를 적용하여 1953년부터 2010년까지의 장기 시계열을 일관된 기준으로 구해 보았다. 수정 계열은 구계열에 비해 1953년 경상 기초가격 GDP가 3.5% 높아졌고 성장률은 1953~70년 중 평균 1.5%p 상승한 것으로 나타났다. 한편, 수정 계열을 이용하여 지난 60년간의 우리 경제 변화상을 살펴본 결과 경제규모가 50배 이상 커진 것으로 나타났다. 산업별로는 제조업 및 SOC 산업은 크게 확대된 반면 서비스업은 상대적으로 확대 폭이 작았다.
This paper describes a simple and practical approach through the application of Linear Stochastic Estimation (LSE) to reconstruct wind-induced pressure time series from the covariance matrix for structural load analyses on a low building roof. The main application of this work would be the reduction of the data storage requirements for the NIST aerodynamic database. The approach is based on the assumption that a random pressure field can be estimated as a linear combination of some other known pressure time series by truncating nonlinear terms of a Taylor series expansion. Covariances between pressure time series to be simulated and reference time series are used to calculate the estimation coefficients. The performance using different LSE schemes with selected reference time series is demonstrated by the reconstruction of structural load time series in a corner bay for three typical wind directions. It is shown that LSE can simulate structural load time series accurately, given a handful of reference pressure taps (or even a single tap). The performance of LSE depends on the choice of the reference time series, which should be determined by considering the balance between the accuracy, data-storage requirements and the complexity of the approach. The approach should only be used for the determination of structural loads, since individual reconstructed pressure time series (for local load analyses) will have larger errors associated with them.
The methods of times series analysis have been recognized as important tools for assisting in solving problems related to the management of water resources. Especially, After more than 40 years the so-called Hurst effect remains an open problem in stochastic hydrology. Until now, its existence has been explained fly R/S analysis that roots in early work of the British hydrologist H.E. Hurst(1951). Today, the Hurst analysis is mostly used for the hydrological studies for memory and characteristics of time series and many methodologies have been developed for the analysis. So, there are many different techniques for the estimation of the Hurst exponent(H). However, the techniques can produce different characteristics for the persistence of a time series each other. We found that DFA is the most appropriate technique for the Hurst exponent estimation for both the shot term memory and long term memory. We analyze the SOI(Southern Oscillations Index) and 6 tree-ring series for USA sites by means of DFA and the BDS statistic is used for nonlinearity test of the series. From the results, we found that SOI series is nonlinear time series which has a long term memory of H=0.92. Contrary to earlier work of Rao(1999), all the tree- ring series are not random from our analysis. A certain tree ring series show a long term memory of H=0.97 and nonlinear property. Therefore, we can say that the SOI and tree-ring series may show long memory and nonlinearity.
본 연구에서는 카오스 특성을 보이는 수문시계열에 대한 잡음의 영향을 검토하기 위하여 카오스 특성을 보이는 자료로 알려져 있는 Lorenz 시계열과 미국 Great Salt Lake의 용적 자료계열을 이용하였다. 잡음의 영향을 고려하기 위한 방법으로 잡음의 비율을 증가시키면서 끌개, 상관차원, Close Returns Plot의 변화 특성을 살펴보면서 카오스의 특성이 어떻게 변화하는지를 검토하였다. 또한 Close Returns Plot의 점들의 도수에 의해 표현되는 Close Returns Histogram의 상대도수에 대하여 $X^2$ 검정을 수행하였다. 그 결과, Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열 모두 잡음의 비율이 증가함에 따라 카오스 특성이 사라지고 선형 추계학적인 과정의 자료로 변화됨을 확인하였다. 또한 단순 이동평균 방법에 의하여 Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열에 대한 잡음의 제거 효과가 있는지에 대하여 검토한 결과 단순 이동평균 방법으로 자료의 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었고, 카오스 특성을 보이는 실측 수문시계열에 적용성이 있음을 확인할 수 있었다.
Recently, the chaotic method is employed to forecast a near future of uncertain phenomena. This method makes it possible by restructuring an attractor of given time-series data in multi-dimensional space through Takens' embedding theory. However, many economical time-series data are not sufficiently chaotic. In other words, it is hard to forecast the future trend of such economical data on the basis of chaotic theory. In this paper, time-series data are divided into wave components using wavelet transform. It is shown that some divided components of time-series data show much more chaotic in the sense of correlation dimension than the original time-series data. The highly chaotic nature of the divided component enables us to precisely forecast the value or the movement of the time-series data in near future. The up and down movement of TOPICS value is shown so highly predicted by this method as 70%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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